放眼市场营销乃至其他各个领域，AI 带来的两极分化效应无处不在。
AI 拥护者不难识别。他们活跃在领英平台上，发帖畅谈 AI 如何引领企业迈入富足时代，分享自己如何使用 AI 处理各类事务，从实现营销活动自动化到网购日用品等。
担忧的声音同样显而易见，比如事实错误、AI 幻觉、数据使用不透明；还有一个切实的问题：当我们将更多决策交给机器时，人类的判断力与创造力将何去何从。
这些担忧绝非小众之见。近期一些关于 AI 失误与滥用个人数据的新闻报道已经敲响了警钟，任何关注行业动态的营销人员，都有充分理由对 AI 保持审慎态度。
我们大多数人处于这两种立场之间。一方面，我们切身体会到 AI 为日常生活和工作带来的价值，另一方面也意识到它所伴随的固有风险。
无论你对 AI 持何种立场，大家最关心的问题是：客户到底想要什么？
如果我们将 AI 引入工作流，是否会对品牌形象造成负面影响，甚至引发客户反感、造成客户流失？
SAP 全球客户忠诚度指数 (CLI) 报告（现已发布第六版）揭示了一些关于 AI 对客户忠诚度影响的深刻洞察，例如，AI 既能提高客户忠诚度，同时也更容易造成客户流失。
指数报告显示，31% 的消费者认为与 AI 助手互动会提升他们对品牌的忠诚度。而几乎相同比例 (30%) 的消费者却已因品牌使用 AI 而转向其他品牌，这一比例在 Z 世代群体中更是高达 45%。
这表明，事情并非消费者单纯要求品牌“多用 AI”或“少用 AI”这么简单。他们有着更具体的期待：“能为我提供帮助、记住我的偏好并代我操作，让我的生活更轻松，但不能让我失去控制权。”
对于正在权衡自动化推进程度的营销人员而言，机遇不在于实现 AI 完全自主，而在于实施赢得的自主权模式，即随着客户对 AI 的信任度提升，让 AI 承担更多职责。
客户忠诚度正在发生变化，但别急于淘汰会员卡
在深入探讨 AI 之前，我们有必要剖析一下 SAP 客户忠诚度指数调研的一项关键发现。
激励型忠诚（基于折扣、积分和奖励建立的忠诚度）占比从 2025 年的 48% 降至 2026 年的 38%，这是此项研究开展六年来，该指标首次跌破 40%。与此同时，真实型忠诚（也就是 SAP 所说的对品牌深度认同）占比从 29% 回升至 32%。
这并不代表折扣不再奏效、忠诚度计划彻底过时，也不是说企业应该废除所有优惠券类激励措施。
这些数据表明，单靠激励措施维系客户关系正变得愈发不牢靠。折扣虽能促成一次交易，却无法保证客户下次会优先选择你的品牌。
报告后续内容进一步剖析了其间的差异。当被问及什么能建立忠诚度时，那些常见的因素一个不落：
- 62% 认为是优质的产品
- 42% 提到值得信赖的品牌声誉
- 31% 看重线上线下一体化体验
- 29% 表示是顺畅的购物体验
- 23% 选择令人难忘的个性化体验
颇具讽刺意味的是，当营销团队纷纷讨论智能体、流程编排和预测性个性化时，绝大多数客户只关心产品本身好不好。
产品质量下滑也是摧毁客户忠诚度的首要因素 (45%)，其次是价格上涨 (40%) 和客户服务欠佳 (36%)。
从根本上说，提升客户忠诚度的底层逻辑从未改变：产品过硬、定价合理，以及客户遇到问题时能获得有效支持。AI 无法弥补这三大方面的不足，只会让客户更快速地发现不满意之处。
六成消费者希望与 AI 共享控制权
本次调研中，受访者被问及希望人类与 AI 之间的控制权如何分配时，大多数并不站在任何一个极端：
- 20% 希望完全由人控制
- 60% 希望采用共同控制模式
- 16% 可以接受由 AI 主导，前提是保留人类监督
- 4% 希望实现 AI 完全自主化
这项发现很有意思，因为这表明人们既没有一边倒地拒绝自动化，也没有迫不及待地将客户关系全面交由机器管理。他们期望 AI 承担有价值的工作，同时人类仍保留控制权，并能引导战略和决策。
客户信任相关的数据也印证了这一点。在建立信任方面，首要的驱动因素是出现问题时能够获得人工支持 (42%)；36% 的消费者则希望能够审核或推翻 AI 的决策。数据隐私与安全保障占 35%，清晰的解释说明占 31%，长期验证的准确性占 29%
本次客户忠诚度指数调研传递出一个非常积极、务实的信号：消费者希望 AI 助手记住有用的背景信息，例如过往的购买记录、常购商品以及配送偏好。
客户并非要求品牌洞悉他们潜意识里最深层的想法与诉求。
很多时候，他们只是希望你记住：他们已经三次购买同款商品，并且偏好周四配送。
这一点听起来很简单，但对大多数企业而言实则不然：购买记录、配送偏好分别存储在不同系统中，营销团队不提交申请就无法查阅这两类数据。
在客户看来，他们与品牌之间的关系是完整统一的，但多数品牌仍通过十余套彼此脱节的系统来管理这种关系。弥合这一差距，正是打造 AI 驱动型个性化体验的起点。
营销人员该如何应用 AI？从选择过载的场景切入
该报告最具参考价值的发现之一是，当决策过程本身开始占用过多时间和精力时，消费者通常会寻求 AI 的帮助：
- 23% 的消费者在不确定购买何种商品时会使用 AI。
- 22% 的消费者在可选商品太多时会使用 AI。
- 20% 的消费者在时间紧迫时会使用 AI。
- 17% 的消费者在选购礼物时会使用 AI。
- 16% 的消费者在初次接触某个品牌或平台时会使用 AI。
他们看重 AI 带来的实实在在的好处：快速获得建议、协助找到合适商品、高效解决问题，以及获得更顺畅的购物体验。我们可以从这些洞察中总结出一条实用的经验法则：在选择过载的场景中，AI 可以发挥重要作用。
这意味着，最重要的问题不是“哪些工作可以实现自动化”，而是“哪些环节给客户增加了不必要的负担”。
一个典型的场景就是从包含 400 件高度相似商品的目录中进行挑选。同样的场景还有选购礼物、对比复杂方案、寻找适配商品，或是浏览不熟悉的商品品类。
在这类场景下，AI 可以消除体验摩擦，而不是在原本顺畅的体验之上，额外叠加一层 AI 交互。如果客户认为“这帮我省去了不少麻烦”，就说明我们找对了思路。
为什么 AI 自主权必须挣来
SAP 将 AI 与客户忠诚度之间的关系概括为一个公式：赢得信任 + 人类控制 + 自主行动 = 客户忠诚度。事实上，相较于数学公式，我更倾向于将其解读为一种权限模型，因为调研表明，消费者同时有两个诉求：
- 33% 的消费者信任 AI，让其代为完成购买。
- 31% 的消费者经常依赖 AI 协助挑选商品。
- 56% 的消费者仍希望能够在必要时推翻 AI 的决策。
最后一组数据揭示了 AI 自主权需要逐步赢得的原因。客户并非拒绝 AI 代为行动，他们的要求是：“AI 可以代我行动，但出问题时，我能自行纠偏或者联系人工客服。”也就是说，客户愿意授权，但前提是拥有信任和控制权。
对营销人员而言，这意味着目标不仅仅是提升 AI 的处理能力，而是减少客户授权 AI 执行更多操作的感知风险，具体手段包括：持续验证其准确性、确保关键操作可撤销、对关键决策进行解释说明、支持人工介入。
例如，一款出色的 AI 助手，应无需用户审批每一个微小决策，否则就失去了助手的价值。但它应能识别关键决策，并在小差错酿成大损失前，允许用户介入。
这正是自主权之所以让人觉得是挣来的、而非强加的原因。信任让品牌得以开展个性化服务；控制权让客户放心授权；持续交付有价值的结果，则能让客户更愿意把下一项任务交由 AI 处理。
虽然调研并未证明这套逻辑存在因果关联，但它为围绕消费者诉求进行设计提供了可行思路。自主权本身并非目标；真正的目标是在不降低信任度的前提下，让客户获得省心、省时又省钱的服务体验。
Z 世代是试金石，而非预知未来的水晶球
这一矛盾在 Z 世代群体中表现尤为显著。45% 的 Z 世代消费者曾为更好的 AI 体验而更换品牌；44% 的 Z 世代消费者信任 AI 助手代为购买商品。
他们格外愿意接纳 AI，但一旦体验未达预期，也会让品牌付出代价。
这意味着 Z 世代的数据只具备参考价值，不能用来预判未来。我们没有依据假定，五年后所有年长消费者都会呈现当下 Z 世代的行为模式。
比较明智的做法是将年轻消费者当作试金石：AI 体验能否做到足够实用，让用户愿意授权；同时保持足够透明，使用户不会感到被欺骗、被裹挟或被监视？如果能够兼顾这两方面，那么你大概就抓住了正确的平衡点。
营销人员当下应采取的行动
- 识别存在认知摩擦的场景。重点关注选择过载、不确定性、重复性决策以及耗费客户无谓精力的环节。
- 先构建实用的记忆库，再追求亮眼的个性化。记住客户的订单、偏好、服务记录以及客户主动提供的背景信息。“无需重复告知”就是一项常被低估的客户体验。
- 在设计自动化功能的同时设置退出通道。否决机制、可回退机制、决策解释说明以及人工介入，是让用户放心授权的重要条件。
- 有选择地赋予 AI 自主权。决策影响越大，控制机制越要清晰明确。
- 守住基础要素。产品质量、价格、服务和口碑仍是维系客户忠诚度的根本要素，其作用远超营销圈热议的各类技术。
最好的 AI 体验是无感 AI
SAP 2026 年全球客户忠诚度指数调研中最值得关注的发现，并非消费者已准备好接纳 AI。一部分人愿意接纳，一部分人持抗拒态度，多数人处于中间状态。更具参考价值的一点是，消费者正逐步愿意赋予技术更多权限，但不会无条件授权。
消费者会让 AI 帮助缩小选择范围、记住有用的背景信息，甚至越来越多地代为下单。但他们仍希望保持流程透明，保留否决权，并在出现问题时能够人工介入。因此，我们要做的不是一味拓展 AI 的能力边界，而是尽可能地让客户放心委托 AI 处理更多有价值的工作。
这是更高的标准，但也能带来更优质的客户体验。这也让 SAP 的 Autonomous Marketing and Engagement 方案背后的核心理念（即人定方向，AI 执行）更具深意，因为关键不在于“执行”，而在于“方向”。
通过赢得用户授权，AI 自主就不再意味着用户失去控制权，而是意味着获得优质服务。